Xây dựng thang đo - Các nhân tố ảnh hưởng đến ý đị- 123docz.net

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ THANH TOÁN

3.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thanh toán qua điện thoại thông minh của khách hàng cá nhân tại BIDV Đồng Nai

3.3.1. Xây dựng thang đo

Thang đo sơ bộ cho các khái niệm trong mô hình nghiên cứu đề xuất được kế thừa từ các nghiên cứu trong và ngoài nước về ý định sử dụng các dịch vụ ngân hàng nói chung và dịch vụ thanh toán qua điện thoại nói riêng.

Các biến quan sát sử dụng cho các khái niệm này sẽ được đo bằng thang đo Likert với (1) hoàn toàn không đồng ý đến (5) hoàn toàn đồng ý. Đây là thang đo phổ biến nhất để đo lường các khái niệm nghiên cứu trong kinh doanh vì ưu điểm dễ thiết lập, độ tin cậy tương đối cao và giúp nhà nghiên cứu dễ thực hiện các phép toán thống kê.

Thang đo khái niệm Nhận thức về sự hữu ích

Thang đo khái niệm Nhận thức về sự hữu ích gồm 3 biến quan sát được hiệu chỉnh từ thang đo của Bhattacherjee (2001), Devaraj và cộng sự (2002), van der Heijden (2003), Schierz và cộng sự (2010)

Bảng 3.2: Thang đo khái niệm Nhận thức về sự hữu ích Mã biến Tên biến quan sát

HU1 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu Samsung Pay giúp tôi thanh toán nhanh hơn

HU2 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu Samsung Pay nhiều thuận lợi hơn so với thẻ ATM

HU3 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu Samsung Pay giúp tôi tiết kiệm thời gian.

Thang đo khái niệm Nhận thức dễ sử dụng

Thang đo khái niệm Nhận thức dễ sử dụng gồm có 4 biến quan sát được hiệu chỉnh từ thang đo của Bhattacherjee (2001), Davis (1989), Venkatesh và Davis (2000) và Schierz (2010)

Bảng 3.3: Thang đo khái niệm Nhận thức dễ sử dụng Mã biến Tên biến quan sát

DD1 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu Samsung Pay dễ sử dụng hơn thẻ ATM

DD2 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu hướng dẫn sử dụng Samsung Pay rõ ràng và dễ hiểu

DD3 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu các thao tác thực hiện dễ dàng DD4 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu Samsung Pay dễ dàng sử dụng

ở mọi lúc mọi nơi

Thang đo khái niệm Nhận thức về sự an toàn

Thang đo khái niệm Nhận thức về sự an toàn gồm 3 biến quan sát được hiệu chỉnh từ thang đo của Cheng và cộng sự, 2006

Bảng 3.4: Thang đo khái niệm Nhận thức về sự an toàn Mã biến Tên biến quan sát

AT1 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu thông tin tài chính của tôi được bảo mật

AT2 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu những giao dịch của tôi sẽ được đảm bảo an toàn

AT3 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu mật khẩu (mã Pin) của tôi sẽ không bị đánh cắp

Thang đo khái niệm Ảnh hưởng xã hội

Thang đo khái niệm Ảnh hưởng xã hội gồm 3 biến quan sát được hiệu chỉnh từ thang đo của Zhou và cộng sự 2010

Bảng 3.5: Thang đo khái niệm Ảnh hưởng xã hội Mã biến Tên biến quan sát

XH1 Gia đình và bạn bè có thể ảnh hưởng đến ý định sử dụng Samsung Pay của tôi

XH2 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu nhiều người xung quanh tôi sử dụng nó

XH3 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay nếu bạn bè, đồng nghiệp, người thân nghĩ tôi nên sử dụng nó

Thang đo khái niệm Nhận thức về sự đổi mới cá nhân

Thang đo khái niệm Nhận thức về sự đổi mới cá nhân gồm có 3 biến quan sát được giữ nguyên như thang đo của Yi và cộng sự, 2006

Bảng 3.6: Thang đo khái niệm Nhận thức về sự đổi mới cá nhân Mã biến Tên biến quan sát

DM1 Tôi cảm thấy thích thú khi sử dụng công nghệ mới

DM2 Tôi thường là người đầu tiên sử dụng công nghệ mới so với đồng nghiệp hay bạn bè của tôi

DM3 Tôi không lưỡng lự khi thử nghiệm công nghệ mới

Thang đo khái niệm Ý định sử dụng dịch vụ Samsung Pay

Thang đo khái niệm ý định sử dụng dịch vụ Samsung Pay gồm 4 biến quan sát, được giữ nguyên như thang đo ban đầu của Wang và cộng sự (2006), Gu (2009), Zhou (2011).

Bảng 3.7: Thang đo khái niệm Ý định sử dụng dịch vụ Samsung Pay Mã biến Tên biến quan sát

YD1 Tôi sẽ sử dụng Samsung Pay trong tương lai.

YD2 Tôi có kế hoạch sử dụng Samsung Pay trong thời gian tới YD3 Tôi sẽ thường xuyên sử dụng Samsung Pay trong tương lai.

YD4 Tôi sẽ giới thiệu người khác sử dụng Samsung Pay 3.3.2. Nghiên cứu định lƣợng sơ bộ

Nghiên cứu định lượng sơ bộ nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronabch’s Alpha. Đây là phép kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan trong giữa các biến quan sát của thang đo. Nó cho biết sự chặt chẽ cũng

như thống nhất trong các câu trả lời, giúp nhận biết và loại bỏ những biến không phù hợp, biến rác ra khỏi mô hình. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu sơ bộ được tiến hành thu thập trong tuần đầu tiên của tháng 8/2018. Đối tượng nghiên cứu là các khách hàng chưa sử dụng dịch vụ Samsung Pay nhưng có hiểu biết về mobile banking. Quy mô mẫu thu được là 75 phiếu trả lời hợp lệ được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện. Sau đó, tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng chỉ số Cronbach alpha.

Theo Nunnally và Bernstein (1994) một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng (hiệu chỉnh) (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu và có hệ số Cronabch’s Alpha lớn hơn 0.6 thì thang đo mới có thể chấp nhận được về độ tin cậy. Ngoài ra, nếu thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 thì thang đo được đánh giá có độ tin cậy tốt. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha có giá trị càng cao càng tốt, tuy nhiên nếu Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.95 cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có nhiều khác biệt, nghĩa là có hiện tượng trùng lắp trong đo lường.

Bảng 3.8: Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của nghiên cứu sơ bộ Biến đo

lường

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Nhận thức về sự hữu ích: Cronbach’s Alpha=.802

HU1 8.77 1.880 .652 .742

HU2 8.59 2.165 .717 .659

HU3 8.56 2.547 .601 .780

Nhận thức dễ sử dụng: Cronbach’s Alpha=.765

DD1 13.35 3.203 .510 .744

DD2 13.21 3.224 .623 .679

DD3 13.15 3.559 .662 .679

DD4 13.21 3.170 .516 .741

Nhận thức về sự an toàn: Cronbach’s Alpha=.894

AT1 9.29 1.345 .815 .833

AT2 9.32 1.410 .781 .862

AT3 9.39 1.078 .809 .850

Ảnh hưởng xã hội: Cronbach’s Alpha=.856

XH1 6.40 5.919 .685 .841

XH2 6.21 5.467 .793 .736

XH3 6.27 6.198 .714 .814

Nhận thức về sự đổi mới cá nhân: Cronbach’s Alpha=.475

DM1 6.39 2.484 .486 .070

DM2 7.13 2.333 .396 .185

DM3 7.12 3.242 .075 .749

Ý định sử dụng: Cronbach’s Alpha=.884

YD1 10.71 5.751 .695 .872

YD2 10.99 5.230 .787 .836

YD3 10.87 5.523 .779 .840

YD4 10.84 5.812 .735 .857

(Nguồn: tác giả tổng hợp bằng SPSS) Kết quả ở bảng 3.8 cho thấy, ngoại trừ nhân tố “nhận thức về sự đổi mới cá nhân”, Cronbach alpha của tất cả các khái niệm nghiên cứu còn lại đều lớn hơn .7 và tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Thang đo lường các nhân tố: nhận thức về sự hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, nhận thức về sự an toàn, ảnh hưởng xã hội đều đạt độ tin cậy. Trong số các biến đo lường nhân tố “Nhận thức về sự đổi mới cá nhân, biến DM 3 có tương quan biến tổng rất thấp, chỉ đạt .075 và nếu loại biến này ra khỏi nghiên cứu thì Cronbach alpha đạt .749>.6. Do đó, để tăng độ tin cậy thang đo “ Nhận thức về sự đổi mới cá nhân”, biến DM3 sẽ được loại bỏ, không tiếp tục sử dụng trong nghiên cứu chính thức.

3.3.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thanh toán qua điện thoại thông minh của khách hàng cá nhân tại BIDV Đồng Nai.

Mô tả mẫu khảo sát

Mẫu được thu thập theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện với hình thức phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Các bảng câu hỏi được gửi trực tiếp đến các khách hàng cá nhân của trụ sở chính BIDV Đồng Nai và 6 phòng giao dịch, tác giả ưu tiên lựa chọn những khách hàng đã có hiểu biết về dịch vụ mobile banking nhằm nâng cao chất lượng phỏng vấn.

Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của

phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:

Công thức 1:Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006). n=5*m , với m là số lượng câu hỏi trong bài. Nghiên cứu này bao gồm 19 câu hỏi, vậy số mẫu tối thiểu là n=5*19=95.

Công thức 2: Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n=50 + 8*m (m: số biến độc lập. Nghiên cứu này gồm 5 biến độc lập, do đó cỡ mẫu tối thiểu là n=50+8*5=90.

Nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được trong các nghiên cứu thực hành là từ 150-200.

Từ những lý thuyết trên, sau khi đã loại bỏ những bảng trả lời không hợp lệ do thiếu thông tin hoặc nhiều hơn một ô lựa chọn, tác giả quyết định lựa chọn 250 bảng trả lời hợp lệ được sử dụng để phân tích.

Đặc điểm của mẫu khảo sát:

Giới tính:

Trong số 250 khách hàng được khảo sát có 119 khách hàng là nam (chiếm 47.6%) và 131 khách hàng là nữ (chiếm 52.4%). (Xem hình 3.4a)

Độ tuổi:

Trong số 250 khách hàng được khảo sát,chiếm tỷ lệ cao nhất là các khách hàng thuộc độ tuổi từ 26-30 với tỉ lệ 45.2%, chiếm tỷ lệ cao thứ hai là các khách hàng có độ tuổi từ 31-35 với tỉ lệ 26 %. Các độ tuổi từ 18-25, từ 36-40, trên 40 tuổi chiếm tỉ lệ lần lượt là 7.6%,10.4% và 10.8% (Xem hình 3.4b). Ta nhận thấy số lượng khách hàng trẻ tham gia khảo sát trong độ tuổi từ 26-35 chiếm tỉ lệ cao, đây là một tín hiệu đáng mừng vì đối tượng khách hàng mục tiêu của dịch vụ Samsung Pay là các khách hàng trẻ, yêu thích công nghệ.

Về trình độ:

Các khách hàng tham gia khảo sát có trình độ đại học chiếm hơn nửa số

lượng mẫu khảo sát với 136 người,chiểm tỉ lệ cao nhất với 59.2%. Chiếm tỉ lệ cao thứ hai 23.6% là các khách hàng có trình độ sau đại học. Các khách hàng có trình độ phổ thông, trung cấp/cao đẳng chiếm tỉ lệ lần lượt là 12.8% và 4.4%.(Xem hình 3.4c)

Hình 3.4c Hình 3.4d

Hình 3.4: Thống kê mô tả mẫu khảo sát Về thu nhập:

Các khách hàng có thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng là 18 người, chiếm tỉ lệ rất thấp chỉ 7.2%. Chiếm tỉ lệ cao nhất với 39.6% là các khách hàng có thu nhập trên 15 triệu đồng/tháng. Các khách hàng có thu nhập từ 5 đến dưới mười triệu

Hình 3.4a Hình 3.4b

đồng/ tháng và thu nhập từ 10 triệu đến dưới 15 triệu/tháng chiểm tỉ lệ lần lượt là 26.4% và 26.8%.(Xem hình 3.4d)

3.3.3.1. Đánh giá thang đo đo lường các khái niệm nghiên cứu Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

Bảng 3.9: Phân tích Cronbach’s Alpha của nghiên cứu chính thức Biến đo

lường

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Nhận thức về sự hữu ích: Cronbach’s Alpha=.892

HU1 7.12 4.387 .808 .828

HU2 7.10 4.575 .769 .862

HU3 7.01 4.410 .787 .847

Nhận thức dễ sử dụng: Cronbach’s Alpha=.874

DD1 10.62 8.717 .699 .853

DD2 10.31 8.689 .742 .834

DD3 10.29 8.672 .852 .791

DD4 10.63 10.225 .644 .871

Nhận thức về sự an toàn: Cronbach’s Alpha=.834

AT1 6.17 2.253 .707 .766

AT2 6.12 1.953 .720 .746

AT3 6.07 2.027 .668 .799

Ảnh hưởng xã hội: Cronbach’s Alpha=.553

XH1 6.52 3.311 .464 .350

XH2 6.71 3.196 .561 .246

XH3 6.59 2.435 .217 .860

Nhận thức về sự đổi mới cá nhân: Cronbach’s Alpha=.710

DM1 3.61 .761 .553 .

DM2 3.56 .617 .553 .

Ý định sử dụng: Cronbach’s Alpha=.887

YD1 9.66 4.998 .710 .872

YD2 9.98 4.875 .766 .849

YD3 9.91 5.489 .707 .871

YD4 9.84 4.836 .834 .822

(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu trên SPSS) Yếu tố “Nhận thức về sự hữu ích”

Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.892 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.

Yếu tố “Nhận thức dễ sử dụng”

Kết quả cho thấy cả bốn biến trong yếu tố “Nhận thức dễ sử dụng đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, hệ số Cronbach’s Alpha bằng .874 lớn hơn 0.6, đồng thời nếu loại bất kỳ biến nào cũng không làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha, do đó cả bốn biến sẽ được giữ lại trong bước tiếp theo.

Yếu tố “Nhận thức về sự an toàn”

Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (> 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.834> 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.

Yếu tố “Ảnh hưởng xã hội”

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach's Alpha=.553<0.6 nên thang đo này chưa đạt yêu cầu, tuy nhiên nếu loại biến XH3 có hệ số tương quan biến tổng

thấp thì hệ số Cronbach's Alpha tăng lên thành .860>0.6, đồng thời hệ số tương quan biến tổng của XH1 và XH2 đền lớn hơn 0.3. Do đó tác giả quyết định loại biến XH3 ra khỏi mô hình để tăng độ tin cậy cho thang đo này,

Yếu tố “Nhận thức về sự đổi mới cá nhân”

Yếu tố “Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán qua điện thoại thông minh”

Kết quả cuối cùng sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha là có một biến XH3 bị loại, các biến còn lại gồm HU1, HU2, HU3, DD1,DD2,DD3,DD4, AT1, AT2, AT3, XH1, XH2, DM1 và DM2 sẽ tiếp tục được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.

Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập

Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F các nhân tố có ý nghĩa hơn (F<k). Khi thang đo đã đạt độ tin cậy, các biến sẽ tiếp tục được kiểm định trong phân tích EFA với các điều kiện sau:

- Hệ số KMO (Kraiser – Meyer – Olkin) càng gần 1 càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Để sử dụng EFA, hệ số KMO phải lớn hơn hoặc bằng 0.5

- Phép kiểm định Barlett có Sig bé hơn hoặc bằng 5%: ma trận tương quan là ma trận đơn vị, các biến có quan hệ với nhau.

Sau khi các biến đạt điều kiện, tác giả tiến hành đánh giá giá trị thang đo bằng EFA:

- Số lượng nhân tố trích: kiểm tra số lượng nhân tố trích phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần của thang đo. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng một (≥1)

- Hệ số tải nhân tố của biến (Factor loading) ≥0.50: biến được xem là có ý nghĩa thực tiễn (đo lường giá trị hội tụ của thang đo), nếu biến có hệ số tải nhân tố <0.50 sẽ bị loại.

- Chênh lệch hệ số tải nhân tố (Factor loading) của một biến trên nhân tố biến đo lường và nhân tố biến không đo lường ≥0.30 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Tổng phương sai trích TVE ≥0.50: thang đo được chấp nhận.

Bảng 3.10: Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập

Kaiser-Meyer-Olkin .775

Kiểm định Bartlett's

Chi-bình phương 1791.04

df 91

Mức ý nghĩa .000

Ma trận xoay Nhân tố

1 2 3 4 5

DD3 .900 DD2 .868 DD1 .839

DD4 .691 .401

HU1 .900

HU2 .886

HU3 .867

AT2 .878

AT1 .842

AT3 .823

XH1 .913

XH2 .883

DM2 .887

DM1 .839

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy : Hệ số KMO = 0.775 (cao hơn 0.5), tổng phương sai trích = 79.236% ≥ 50% , mức ý nghĩa của kiểm định Barlett’s = 0.000 < 0.05 là thỏa mãn điều kiện.

Tuy nhiên, biến DD4 sẽ bị loại do tải lên cả 2 thành phần 1 và 3, vi phạm tính phân biệt trong ma trận xoay với hệ số tải nhân tố lần lượt là 0.691 và 0.401, mức chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3.

3.3.3.2. Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định sử dụng dịch vụ thanh toán qua điện thoại thông minh của khách hàng cá nhân tại BIDV Đồng Nai

Phân tích tương quan

Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.

Bảng 3.11: Kết quả phân tích tương quan

HU DD AT XH DM YD

HU Tương quan Pearson 1 .245** .209** .307** .236** .502**

Mức ý nghĩa .000 .001 .000 .000 .000

N 250 250 250 250 250

DD Tương quan Pearson 1 .277** .253** .074 .462**

Mức ý nghĩa .000 .000 .244 .000

N 250 250 250 250

AT Tương quan Pearson 1 .212** .029 .425**

Mức ý nghĩa .001 .653 .000

N 250 250 250

XH Tương quan Pearson 1 .301** .517**

Mức ý nghĩa .000 .000

N 250 250

DM Tương quan Pearson 1 .355**

Mức ý nghĩa .000

N 250

YD Tương quan Pearson 1

Mức ý nghĩa N

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra

Kết quả cho thấy mức ý nghĩa tương quan Pearson của các biến độc lập với biến phụ thuộc đều bé hơn 0.05. Như vậy có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập Trong đó, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ thanh toán qua điện thoại thông minh và biến độc lập “Ảnh hưởng xã hội” là cao nhất (0,517) , tiếp theo là biến “Nhận thức về sự hữu ích” (0.502) và yếu